Streszczenie: W świecie, w którym przewaga konkurencyjna zależy już nie od samej sztucznej inteligencji, lecz od jakości i różnorodności danych, firmy muszą szukać nowych sposobów współpracy. José Parra-Moyano, Karl Schmedders i Maximilian Werner opisują, jak federacyjne uczenie maszynowe z zachowaniem prywatności (privacy-preserving federated learning) pozwala organizacjom wspólnie trenować modele AI bez udostępniania danych. Dzięki temu możliwe staje się budowanie dokładniejszych modeli prognostycznych, przy jednoczesnym zachowaniu suwerenności informacyjnej. Przykład współpracy Zurich Insurance Group i Orange pokazuje, że takie podejście może zwiększyć dokładność prognoz o 30% – i otworzyć nowe możliwości monetyzacji danych bez ryzyka naruszenia prywatności.
Nie musisz dzielić się danymi, by rozwijać sztuczną inteligencję. Federacyjne uczenie maszynowe pozwala trenować modele AI na zdecentralizowanych zbiorach danych i osiągać lepsze wyniki bez naruszania prywatności. Przykład Zurich Insurance i Orange pokazuje, jak współpraca między branżami może zwiększyć skuteczność algorytmów o 30%.
Materiał dostępny tylko dla subskrybentów
Dołącz do subskrybentów MIT Sloan Management Review Polska Premium!
Kup subskrypcję

